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交叉熵损失函数

为啥不使用均方误差损失函数？

主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况

交叉熵函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值。

信息量：

熵： 

相对熵： 又称KL散度(Kullback-Leibler (KL) divergence)，用于衡量对于同一个随机变量x的两个单独的概率分布P(x)和Q(x)之间的差异。

相对熵不具有对称性、不具有负数性

交叉熵损失函数_第1张图片

将上面相对熵KL散度修改格式如下：KL散度 = 信息熵 - 交叉熵

 

 

 

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